Language Models wie ChatGPT können fachliche Fragen in SQL übersetzen. Welche Auswirkung hat die Auswahl der Modellierungstechnik auf das Verständnis durch LLMs? Ist es egal, ob die Daten als 3NF, Sternschema, Data Vault oder als Sammlung denormalisierter Tabellen strukturiert sind?
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Macht Chat-GPT Datenmodellierung obsolet?
Die Datenmodellierung ist ein wesentlicher Teil von Data Science Projekten. Es werden einerseits technische Belange, wie die Gewährleistung der Datenintegrität und die Performance von Schreib- und Leseoperationen berücksichtigt. Andererseits ist das Verständnis der Modelle durch Anwender:innen und BI-Werkzeuge ein wichtiges Ziel der Modellierung. Für dispositive Abfragen ist das Sternschema etabliert und hat sich über viele Jahre bewährt.
Ändert sich diese Empfehlung durch Chat GPT und Co? Wird Datenmodellierung obsolet, wenn nur die „KI“ das Modell verstehen muss und der Mensch per Sprache interagiert? Oder ist auch für ChatGPT ein durchdachtes Datenmodell wichtig?
Anhand praktischer Beispiele und Erfahrungen werden diese Fragestellungen beleuchtet und Empfehlungen für eine effektive Datenmodellierung im Zeitalter von LLMs gegeben.
Ihr Mehrwert aus dem Webinar
Umsetzung effektiver Datenmodelle in der Praxis
Erhalten Sie führende Best Practices und praktische Beispiele, um Ihre Datenmodelle optimal auf die Anforderungen von LLMs auszurichten und die bestmögliche Performance zu erzielen.Datenqualität und KI-Erfolg
Lernen Sie, warum hochwertige Daten entscheidend sind für den Erfolg Ihrer KI-Anwendungen und wie Sie diese sicherstellen können.Strategische Handlungsempfehlungen
Bekommen Sie wertvolle Einblicke und Empfehlungen für eine effektive und zukunftssichere Datenmodellierung in Zeiten von KI und LLMs.Integration von LLM basierten Datenanalysen in eigene Anwendungen am Beispiel von Vivir
Lernen Sie, wie sie eigene Anwendungen um LLM basierte Datenanalysen ergänzen können.
